Abordagem bayesiana dos modelos de regressão hipsométricos não lineares utilizados em biometria florestal

• Autor(a) principal: Thiersch, Monica Fabiana Bento Moreira
• Data de Publicação: 2011
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12052011-152309/
• topic: Bayesian approach; Hypsometric models; MCMC; MCMC; Método bayesiano; Modelos hipsométricos; Nonlinear regressian; Regressão não linear

Neste trabalho está sendo proposto uma abordagem bayesiana para resolver o problema de inferência com restrição nos parâmetros para os modelos de Petterson, Prodan, Stofel e Curtis, utilizados para representar a relação hipsométrica em clones de Eucalyptus sp. Consideramos quatro diferentes densidades de probabilidade a priori, entre as quais, a densidade a priori não informativa de Jeffreys, a densidade a priori vaga normal flat, uma densidade a priori construída empiricamente e a densidade a priori potência. As estimativas bayesianas foram calculadas com a técnica de simulação de Monte Carlo em Cadeia de Markov (MCMC). Os métodos propostos foram aplicados em vários conjuntos de dados reais e os resultados foram comparados aos obtidos com os estimadores de máxima verossimilhança. Os resultados obtidos com as densidades a priori não informativa e vaga foram semelhantes aos resultados encontrados com os estimadores de máxima verossimilhança, porém, para vários conjuntos de dados, as estimativas não apresentaram coerência biológica. Por sua vez, as densidades a priori informativas empírica e a priori potência sempre produziram resultados coerentes biologicamente, independentemente do comportamento dos dados na parcela, destacando a superioridade desta abordagem